［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17
［速報］Google、動画になにが映っているかを自動的に判断する「Video Intelligence API」発表。Google Cloud Next'17 Googleは米サンフランシスコでイベント「Google Cloud Next'17」を開催。1日目の基調講演で、動画を分析して、いつ、なにが映っているかを判断する「Video Intelligence API」を発表しました。 動画になにが映っているかをコンピュータが自動的に判断する Googleのチーフサイエンティスト Fei-Fei Li博士によると、動画をコンピュータに理解させることはこれまで何年ものあいだ大きな課題で、実際、画像研究者にとって動画はデジタルな世界のダークマター（暗黒物質）だとされてきた、と。 そうしたなかで、Googleは機械学習による新しいAPI「Video Intelligence API」を発表しまし
「好きで長時間働くのがなぜ悪い！」という人に産業医から伝えたいこと | ハイクラス転職ならdoda X（デューダエックス）
産業医科大学医学部医学科卒業。専門は産業医学実務。産業医実務研修センター、ジョンソン・エンド・ジョンソン統括産業医を経て、現在医療法人社団同友会 春日クリニック 産業保健部門 産業医 。現在日系大手企業、外資系企業、ベンチャー企業、独立行政法人など約30社の産業医業務に従事 「電波がバリ3」のハイパフォーマーは疲れなくても当然 ー長時間労働問題がしきりに取り沙汰されています。大室さんはどのように感じていらっしゃいますか。 バブルのころ、「24時間戦えますか」と栄養ドリンクのCMが一世を風靡しましたが、そんなキャッチコピーがコンプライアンスを通った時代だったということですよね。ほんの30年前でさえそうだったのですから、時代の移り変わりによって常識が変わっていくことが示唆されているということです。 今、私たちは当たり前のように満員電車に揺られ、終電間際に帰宅していますが、その常識は30年後の人
会話のうまい人とそうでない人の決定的な差がどこにあるか、ようやくわかった
公私共に、会話のうまい人を、たくさん見てきた。会話はコミュニケーションの基礎であり、また終着点でもある。上手であることに越したことはない。 ではどうすれば、会話が上手い人、あの人と話すのが楽しいね、と言われる人になり得るのだろうか。 一説によれば「聞き上手となるべき」という人がいる。ウンウン、と相手の話をよく聞き、相手に気持ちよく喋ってもらうことに注力せよ、という。 しかし最近、それはどうも違う、と感じることもある。聞き上手であることは特定のシーンにおいては重要なのだが、必ずしもそうではない。 例えば私は普段「聞き上手」の人をあまり求めていない。 なにか観察されているのでは、と勘ぐってしまうからなのだが、むしろ話上手、と言われる人の方が与しやすく、会話も続くのだ。 また、世の中に散らばる「会話のしかた」は、いかにもマニュアル的で個別のシーンで使い勝手が悪い。だから最近まで私は「会話に王道な
とあるアル中の回復記録
東京在住の30代男だがアルコール依存の治療開始から六ヶ月が経過し、一定の回復をしたのでその過程を記録してみたい。 数字で示すと治療開始時から約六ヶ月で γ-GTP 589→69 AST 84→31 ALT 106→68 TG 1015→178 まで回復した。 数字で言われても大多数の人はさっぱりわからないだろうから単純化すると入院レベルの人間がとりあえず正常な体になったと思ってもらえればいい。 さて多くの文章がそうであるように、大抵の人は最後まで読まないだろうから最初に自分なりのこの文章の結論を書いておくと 「アルコール依存から抜け出したいのなら自分の抱えた問題（アルコールに限らない）を率直に話す事ができる相性が良く優秀な精神科医を見つけ、よく話し合いながら治療を進めるといい。ただそれがあなたの人生を良くするかはわからない」という身も蓋もないものになる。できることなら「まだアルコールで消耗
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
仮説検証とサンプルサイズの基礎 - クックパッド開発者ブログ
パートナーアライアンス部 森田です。有料会員の獲得施策や、それに関わるサービス内動線の最適化を担当しています。 記事の対象 仮説検証を通じて何かを改善をしたいと思っている人 仮説検証の際に「どれくらいのデータを集めたら良いか」分からない人 はじめに 仮説検証とは「仮説を立て、それを証明するためのデータを集め、真偽を確かめること」です。今回は仮説検証を行う際の手順と、その検証に必要なサンプルサイズの考え方を説明します。サンプルサイズの話のみ関心があるかたは、前半を飛ばし「サンプルサイズの決め方」を読んでください。 目次 記事の対象 はじめに 目次 仮説検証のつくりかた 1. 仮説をたてる 2. 施策/KPIを考える 3. 仮説検証後のアクションを決める 4. 対象を決める 5. サンプルサイズを計算する サンプルサイズの決め方 答えを先に サンプルサイズを決める二つの要素 「二つの平均値」と
スタートアップに転職する時に最低限知っておくべき株の話
身の回りで大企業からスタートアップに転職するエンジニアの話をよく耳にするようになりましたが、転職に際して株に関して深く考えていない人がかなり多いことに気づきました。最低限この程度は知っておいたほうがいい、という点を自分の視点からまとめてみました。 スタートアップの金銭的な成功 スタートアップの株は「非公開株」です。非公開株というのは、東証などの証券取引所で取引されていない株全般のことを指します。おおっぴらに取引されていないので、非公開株を貰ったところで即座に現金化出来るわけではありません。特に外部から投資を受けるようなスタートアップ企業は、（例外はいくつかあるものの）この非公開株を現金化させることが一つのゴールになります。 非公開株を現金化させる方法は大きく2つあります。一つは株式公開（IPO）で、証券取引所の審査を経て自社株を自由に売買出来るようにすることです。いわゆるマザーズ上場、東証
ソフトバンク、深刻な経営危機的状況…巨額現金流出超過、大型買収が失敗
18日、英半導体設計大手ARMホールディングスを約3.3兆円で買収すると発表したソフトバンク・孫正義社長（写真：ロイター／アフロ） 6月、ソフトバンクグループ（G）では孫正義社長の後継者と目されていたニケシュ・アローラ氏が退任し、もうすぐ60歳になる孫氏が社長を続投すると発表されました。 筆者は、2014年度に165億円、15年度に80億円の高額報酬でアローラ氏が招聘されたことについて「相当な高額報酬だ」と驚きましたが、そのアローラ氏がたった2年で退任することに、より驚かされました。 「いったい、ソフトバンクGでは何が起きているのだろう」と思った筆者は、ソフトバンクGの会計情報を分析してみることにしました。結論からいいますと、現在の同社は大変な経営危機に直面しています。以下、これについて解説します。 有利子負債の増加の著しさ まず紹介したいのは、ソフトバンクGの有利子負債の水準です。ここ数
英語できないエンジニアだけど外資系に転職してしばらく経ちました - タオルケット体操
僕の英語力について こういう記事って、「英語できない」を過少申告してること多いですよね。「TOEIC820点しかとれてなくて全然ダメなんです>_<」みたいな。アレはなんなんですかね？ ちなみに僕はそもそもTOEICを受けたことがないです。 そんな僕のスペックをまとめると 学生時代に特に苦手意識を持ったことはない（苦手意識を持つほど勉強しなかったとも言える） TOEICを受けたことがない StackOverflowを読むくらいならなんとか 英語で会話したことは（ほぼ）ない 去年初めてヨーロッパに行った際、「tea or coffee?」にcoffeeと答えたらteaが出てきた DMM英会話の無料体験をしてみたら死んだ つまり公式には学校教育でしか英語を学んでいないということになりますね。平均的な日本人って感じだと思います。そして学校の英語教育は役立たずで有名（実際に役立たずっぷりを実感）なん
わかりやすさの技術 - やしお
社内向けの教育資料を、ど素人でもわかるようにと思いながら作っていて、じゃあ「わかりやすい」って何だろうって考えてた。今まで読んできたいろんなわかりやすかった本とそうでない本を思い浮かべながら、一般的にここを注意すればわかりやすさを確保できるだろうっていうポイントを一旦まとめておこうと思った。そうしてまとめてみると、本に限らず人に何かを伝えること一般に適用される話だなと思った。 読む側の負担を減らす わからない＝理解をはばむ障害物がある。この障害物を取り除く／回避する作業が「わかる」ために必要になる。その作業を、作者ではなく読者が負担するとき「わかりにくい」本になる。 日本社会だと情報の受け手の側がこの「わかる」ための作業を負うことでコミュニケーションを成立させる傾向にある。空気を読むというようなことだ。そのため発信者側が事前に手を尽くしてわかりやすく発信するというのが苦手で、相手が汲み取っ
コラム「「エビデンスに基づく政策」に関するエビデンス」
「エビデンスに基づく政策形成（evidence-based policy making）」の重要性が指摘されている。OECD、世界銀行をはじめとする国際機関が積極的に推進しており、米国、英国などの先進諸国では具体的な取り組みが活発に行われている（注1）。医療、社会保障、労働政策、教育など多岐にわたる政策領域が対象となっている。日本でも科学技術政策などの分野で少し前からそうした動きが始まっている。経済産業省でもエビデンスに基づく政策形成を促す目的で、新規施策の要求に際して統計データや研究成果などの実証的根拠を条件とする方針を採るようである。予算・人員など限られた政策資源の効果的な利用という意味で歓迎すべき動きである。 政策シンクタンクの役割 エビデンスに基づく政策形成を実効あらしめるには、政策現場だけでなく研究機関の役割も大きい。たとえば、RIETIと協力関係にある欧州の代表的なシンクタンク
哲学の論文を作る時 - うつし世はゆめ / 夜のゆめもゆめ
発表したり、論文を書くとき、自分がいつもどういう工程でやっていて、どこにどれくらい時間をかけているのかというのを考えていた。「この辺効率化できるかなー」とか考えたかったのでいろいろ書き出してみる。できれば他の人の例も知りたいよね。 重要な前提条件: 私は趣味で論文書いたり発表するだけの人なので、業績を増やす必要があまりない。*1 私の場合、基本的に作業は、「読む」「考える」「書く」くらいしかない。実験しないし、データ集めたりもない。 工程を区分してみる。 読む: サーベイ 考える 書きだす 書く 読む: 出典探し用の調査 アウトプット用の練習など 各工程どれくらいだろうか。目安以下くらいな気がする(数値は営業日単位なので、一週間5日、一月20日くらいで計算している)。数字はほんとに目安なので、1/2で済むこともあれば、2倍かかることもあるだろう。 1と2: 並行で40日 3: 10日 4と
時間があるやつが強いゲームは“公平”である
嘘つくと、食べるよ(約束) @bluevomb だいたい7-8割の人間は仕事なんてしたくてしてるわけじゃないし、ならなぜ仕事をするのかといえば自立のため、生活のため、将来のためなわけで、これらについて放棄していいと考えるなら会社なんてやめてかんこれアケやりにいきゃあいい 2016-05-06 19:56:17 嘘つくと、食べるよ(約束) @bluevomb 「代償はともかくとして、本当はその気になれば払えるリソース」から目を背けて、公平性を説くのは負け犬の遠吠えなんだよな。ニートは将来性を犠牲にしながらかんこれアケをやってるわけなんだから(そしてこれはどのゲームでも言える 2016-05-06 19:58:02
大阪の地下鉄でよく見る『解像度が低すぎる掲示物』の謎に迫ってきた - イーアイデム「ジモコロ」
みなさんこんにちは～！ 株式会社人間の社領エミ（しゃりょう・えみ）どぇ～～す！ 突然ですがみなさん、電車、乗ってますか～！？ 私は乗ってま〜す！ 最近私には、電車に乗る度に気になっていることがあります。それがこちらなのですが… 何だこいつら…！？ このゆるすぎるキャラたちですが、大阪市内の駅でそりゃもうメチャクチャよく見かけるのです！ 調べたところ、どうやら大阪市内でも市営地下鉄の駅にのみ存在するキャラクターのよう。しかも、私が今までに降りた駅のほとんどに存在しており、駅ごとにキャラクターもテイストも全く違うので、ものすごく種類が多そうです。 その中でも、特に気になっているキャラがこちら！ 私がよく乗り降りする駅、地下鉄四つ橋線本町駅のいたる所にベッタベタ貼られているこいつ…！ ほんまっちょマンです！ どう見てもマッチョじゃないこの体、妙に老けた顔、山下清ばりの五厘刈り……こいつ、ゆるキャ
「会社をやめて、ブログで食べていこう」と思っている若い人たちへ - いつか電池がきれるまで
ネットを回遊していると、ときどき、「会社をやめて、これからはブログで食べていこうと思います」と宣言する若者たちを目にします。 個人的な利害関係があるわけじゃないので、「ああ、頑張れよ」と思うくらいなのですが、彼らに対して、ネット上では逆風が吹き荒れることが多いんですよね。 僕は彼らに「危うさ」を感じる一方で、そういうのが新しい生き方のひとつであり、それで食べていけるという選択肢が世の中にあるほうが、生きやすいのではないか、とも思っています。 若いうちであれば、何かやってみてうまくいけば万々歳だし、失敗しても、「それもまた経験のひとつ」として今後に活かせるところもあり、ブラック企業、あるいは「どうしても自分に合わない場所」にしがみついているよりはマシなんじゃなかろうか。 でもなあ、そうやって「理解のある大人」であろうとしながらも、僕のなかには、なんだかすごくモヤモヤとした感触が残っていたので
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